Een uitgebreide studie naar kennisbewerking voor grootschalige taalmodelle

Samenvatting

Large Language Models (LLMs) hebben buitengewone capaciteiten getoond in het begrijpen en genereren van tekst die nauw aansluit bij menselijke communicatie. Een belangrijke beperking ligt echter in de aanzienlijke rekenkundige eisen tijdens de training, die voortkomen uit hun uitgebreide parameterisering. Deze uitdaging wordt verder versterkt door de dynamische aard van de wereld, waardoor frequente updates van LLMs nodig zijn om verouderde informatie te corrigeren of nieuwe kennis te integreren, zodat hun relevantie behouden blijft. Merk op dat veel toepassingen voortdurende aanpassingen van het model na de training vereisen om tekortkomingen of ongewenst gedrag aan te pakken. Er is een groeiende interesse in efficiënte, lichtgewicht methoden voor het aanpassen van modellen op de vlucht. In dit opzicht is er de laatste jaren een bloei in de technieken van kennisbewerking voor LLMs, die tot doel hebben om het gedrag van LLMs efficiënt aan te passen binnen specifieke domeinen, terwijl de algehele prestaties over verschillende inputs behouden blijven. In dit artikel definiëren we eerst het probleem van kennisbewerking en bieden we vervolgens een uitgebreid overzicht van state-of-the-art benaderingen. Geïnspireerd door onderwijs- en cognitieve onderzoeks-theorieën, stellen we een uniform categorisatiecriterium voor dat kennisbewerkingsmethoden indeelt in drie groepen: terugvallen op externe kennis, kennis integreren in het model en intrinsieke kennis bewerken. Verder introduceren we een nieuwe benchmark, KnowEdit, voor een uitgebreide empirische evaluatie van representatieve kennisbewerkingsbenaderingen. Daarnaast bieden we een diepgaande analyse van kennislocatie, die een dieper inzicht kan geven in de kennisstructuren die inherent zijn aan LLMs. Tot slot bespreken we verschillende potentiële toepassingen van kennisbewerking en schetsen we de brede en impactvolle implicaties ervan.

English

Large Language Models (LLMs) have shown extraordinary capabilities in understanding and generating text that closely mirrors human communication. However, a primary limitation lies in the significant computational demands during training, arising from their extensive parameterization. This challenge is further intensified by the dynamic nature of the world, necessitating frequent updates to LLMs to correct outdated information or integrate new knowledge, thereby ensuring their continued relevance. Note that many applications demand continual model adjustments post-training to address deficiencies or undesirable behaviors. There is an increasing interest in efficient, lightweight methods for on-the-fly model modifications. To this end, recent years have seen a burgeoning in the techniques of knowledge editing for LLMs, which aim to efficiently modify LLMs' behaviors within specific domains while preserving overall performance across various inputs. In this paper, we first define the knowledge editing problem and then provide a comprehensive review of cutting-edge approaches. Drawing inspiration from educational and cognitive research theories, we propose a unified categorization criterion that classifies knowledge editing methods into three groups: resorting to external knowledge, merging knowledge into the model, and editing intrinsic knowledge. Furthermore, we introduce a new benchmark, KnowEdit, for a comprehensive empirical evaluation of representative knowledge editing approaches. Additionally, we provide an in-depth analysis of knowledge location, which can provide a deeper understanding of the knowledge structures inherent within LLMs. Finally, we discuss several potential applications of knowledge editing, outlining its broad and impactful implications.

Een uitgebreide studie naar kennisbewerking voor grootschalige taalmodelle

A Comprehensive Study of Knowledge Editing for Large Language Models

Samenvatting

Support